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申请/专利权人：山东科技大学

摘要：本发明公开了一种基于MDP的煤矿皮带机巡检机器人运行模式决策方法，包括：首先，巡检机器人初始化；其次，给巡检机器人输入井下皮带机的轨道路况，机器人进行区间划分，判断各巡检区间的路况；再次，根据检测到的路况执行相应的运行模式决策；进一步，根据所输入的轨道后续区间路况，预测剩余路段各决策时刻的状态信息，制定后续所有区间的运行模式决策；最后，根据是否巡检完整个路线，反复执行前几个步骤，直至巡检完所有路线。本发明提供的基于MDP的井下皮带机巡检机器人运行模式决策方法，能够根据机器人电量状态的不同情况，结合实际巡检路段路况，智能决策每个巡检区间的运行模式，提高煤矿皮带机巡检机器人的巡检能效。

主权项：1.一种基于MDP的煤矿皮带机巡检机器人运行模式决策方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、巡检机器人初始化，将皮带机的轨道路况输入到巡检机器人中；步骤2、巡检机器人根据所输入的轨道路况数据选取固定长度为单位对整个巡检路线进行划分为多个巡检区间，并判断各巡检区间的实际路况；步骤3、巡检机器人根据实际路况和状态等级基于MDP进行动态决策，智能决策每个巡检区间巡检机器人的运行模式；步骤4、判断是否巡检完整个路线，如果没有巡检完整个路线，返回步骤3，继续执行决策步骤，直至巡检完整个路线；步骤3中基于MDP进行动态决策的具体方式为：在整个巡检任务周期内，巡检机器人每行走到一个巡检区间的终点，都需要进行状态等级的数据检测与下一个巡检区间的运行模式决策，根据每次运行到每一个巡检区间终点的时刻将整个巡检任务周期划分为T个决策时刻，将巡检路线划分为N个巡检区间，使用表示在决策时刻t第i个巡检区间的机器人的状态，其中t＝1,2,...,T，i＝1,2,3,...,N；在第t个决策时刻，根据机器人实时检测的状态等级数据和实际路况数据，巡检机器人以不同的档位运行，并对机器人此刻的状态进行状态评定，在不同状态下的巡检机器人选取运行模式所基于的原则也不同；在此基础上，预测剩余路段各决策时刻的状态信息基于机器人在该时刻的运行状态，利用MDP对巡检机器人运行模式进行动态决策，当机器人运行到下一决策时刻时，重复上述的思路直至抵达终点，完成本次巡检任务，最后得到机器人在本次巡检任务周期内所有决策时刻的运行模式决策；巡检机器人运行模式所基于的原则为：巡检机器人在某个巡检区间，如果处于高电量短路程或中电量短路程的状态，则后面的巡检区间运行模式决策都基于时间最短原则；如果处于高电量长路程或中电量长路程的状态，则后面的区间运行模式决策都基于时间最短原则和能耗最优原则综合考虑；如果处于低电量长路程或低电量短路程状态，后面的区间运行模式决策都基于能耗最优原则。

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百度查询： 山东科技大学 一种基于MDP的煤矿皮带机巡检机器人运行模式决策方法